上周末在北京参加了 PyCon China 2020，这是第一次参加 PyCon China，有一些简单感受，在此简要记录下。
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本文改编自 Michigan State University 的 Rich Enbody 和 Bill Punch 的一篇文档，结合和 Python 的对比，带你走进 C++ 的世界。

最近同事说了这么一个需求：假设有两个字符串 target 和 source，要在 source 中寻找 target，但不要求 target 在 source 中是连续的，并返回索引。一般来说 target 是一个较短的词语，source 是一个包含 target 的较长句子，target 在 source 中不一定连续，且可能有多个。
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很常见的一个题目：给定升序排序数组 a，查找 a 中大于等于 x 的第一个数的索引。
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BERT 表示 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是 Google 于 2018 年发布的一种语言表示模型。该模型一经发布便成为争相效仿的对象，相信大家也都多少听说过研究过了。本文主要聚焦于 BERT 的分词方法，模型实现细节解读见 BERT 是如何构建模型的。
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文中代码见 GitHub Gist 或者使用 nbviewer 查看。
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此文主要用于更新每年我做的 Python 开发者调查结果分析。
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简介

注：本文中所说的内容同样适用于 Jupyter Notebook，如需了解 Jupyter Lab 可以查看项目地址。强烈推荐使用 Jupyter Lab。
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